近年来，随着互联网技术的飞速发展，互联网应用走近了千家万户。人们越来越多的喜欢使用社交网络与云计算。随着人们在享有因此而带来的便捷之时，这些应用也带来了一定的安全隐患。用户，即发送方，往往需要将自己的照片等图像发送至网络服务提供者。接收端在想要获得发送方的图像时并不是直接由发送方直接发送给接收方，而是去网络服务器上下载。这样的便捷是显而易见的，但是依旧存在安全隐患。首先，网络服务提供者并不一定可信赖的，他或许会将含有图像的个人隐私泄露出去；其次，恶意的窃听者也可会去网络服务提供者处下载用户图像，并用在其他恶意用途上。因此，用户希望在将图像发送给网络服务提供者之前就先进行加密来保护他的隐私，但是现在很多网络终端计算能力不足以完成图像的压缩，如以手机作为网络终端。在网络服务提供者的角度，当他接收到来自用户的加密后，因考虑到带宽以及存储空间等因素，他迫切希望将加密后的图像进行压缩。图像压缩领域的加密的算法有很多，但是图像加密域的压缩的研究相对较少，尤其是在对像素值加密之后进行压缩的研究。针对这一问题，本文提出了参数自适应的加密域图像压缩方法，在用户端对图像进行预处理依照所提出的纹理等级对图像分成多个子图，来将平滑程度相近或一致的图像块统一放置。这样便于在对不同的子图采用不同的量化步长。用户进行加密时采用了标准密钥流对像素值进行加密，提高了安全性能。在网络服务提供者处，对加密后的图像进行了分层变换、陪集编码和量化等处理来进行压缩。量化时，根据用户提高的参数，自适应的选择量化步长。在接收端，用户根据重建的图像作为边信息，结合压缩数据逐层的增强图像，直到获得原图像大小的图像。本文所提方法的主要贡献：（1）提出了基于纹理分等级的加密域中图像的有损压缩方法。基于纹理分等级的加密图像的压缩方法，大致过程分为：图像预处理、图像加密、加密域图像的压缩、图像重建。在预处理模块，对原始图像进行预处理操作，具体有进行分块、排序，并保存纹理等级矩阵。通过依照纹理等级分类，有利于在压缩过程中根据图像块的平滑程度选取不同的系统参数，而不是对整幅图像采取统一的系统参数，即统一的量化步长。我们这样做的好处是显而易见的。在加密过程模块，我们采用了标准密钥流进行加密，并阐述了采用标准密钥流加密的原因，分析其安全性。在加密域图像压缩模块，对图像进行分层、变换、陪集编码、量化等一系列处理达到压缩的目的，量化时，我们对不同纹理等级的子图像采用了不同量化步长，这使得我们可以根据图像的平滑程度来有效的去除其冗余度。（2）在分纹理等级进行压缩的基础上，提出了加密域中图像的参数自适应有损压缩方法。针对在基于纹理分等级的加密域中图像的有损压缩方法中提出的将图像分成不同纹理等级的子图像，自适应的选择量化步长；详细介绍加密域中图像的参数自适应有损压缩方法的参数自适应选择过程；详细分析我们参数自适应选择过程中的因变量和自变量的选取，以及拟合函数的选取。通过对不同图像采用不同的参数，可以提高对图像相关性的应用。从而获得更好的效果。